華為「苦日子說」打破美好想像,工研院:5G慢慢爆是好事
華為「苦日子說」打破美好想像,工研院:5G慢慢爆是好事

華為創辦人任正非一封「苦日子」員工信擄獲了所有市場眼球。他近期頻繁接受媒體訪問談5G、談華為,畫出的圖像與台灣產業鏈期待大不相同,工研院產科國際所研究總監楊瑞臨說,「我個人不認為今年是5G元年,從商轉角度應該是2020年。」

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工研院產科國際所研究總監楊瑞臨認為5G慢慢爆是好事
圖/ 王郁倫攝影

楊瑞臨22日出席「2019年台灣製造業暨工具機產業景氣展望記者會」,表示他十分認同任正非的三個論點:苦日子、爆彈式發展跟無急迫需求。

5G的發展一定是緩慢的,5G的商機爆發集中度不如4G。
人們對5G沒有迫切需要,5G被誇大了。
5G不可能像4G一樣勢如破竹,他可能是東爆一個地雷,西爆一個地雷。任正非

儘管今年5G旗艦手機推出,展訊、聯發科、華為都有晶片方案出爐,但他認為市場仍在「想應用」的階段,電信業者也還在想商業模式是什麼?單單台灣5大電信業者,除了B2C的服務,商業應用的偏好也不同。對於業者喊5G執照太昂貴,楊瑞臨坦言政府在研究評估中,會參考國際作法及台灣特色,等2020年交通部跟NCC公布釋照辦法。

5G不會百花齊放

為何說5G不會百花齊放,而是一個一個爆彈?楊瑞臨說,4G在導入2年內覆蓋率就已經超過9成,但5G滲透率不會一開始就全覆蓋,預估到2025年只有20%。「因為大家都還在想應用,找商業模式是什麼?」他說。

5G TOWER
5G仍在發展應用中
圖/ shutterstock

他直言,現在各地都有實驗應用上路,比方奧運服務可期待,也有業者以5G連線,讓柏林跟倫敦兩地的演奏與演唱家同步合作,無縫展現完美合奏。他坦言5G今年起會進入各新場域,但不會全面性,只會在某些地點或城市先行,還需要跟4G搭配,「5G會慢慢爆,而不會大爆。」「慢慢爆是好事。」楊瑞臨說。關鍵應用會先行,如5G智慧城市的應用以「Massive Connection」(大連結)為主,搭配當地WiFi服務。

談到5G應用上路,無人自駕車被視為5G殺手級應用。「過去3GPP跟IEEE井水不犯河水,但5G以後兩陣營會既競爭又合作。」楊瑞臨說,這部分最初可望是點到點的公共服務先行,目前兩派陣營自駕車開發商,一端認為邊緣運算需要放在汽車上,一端則看好5G低延遲效應,讓自駕車可以回送資訊上雲決策,是一種混合的型態。

5G應用不只有在手機,應用場景包括智慧城市、製造、醫療、安控及交通、電表,5G市場興起是很多元的,它不是百花齊放,而是一步一步發展。

楊瑞臨說,目前5G競爭激烈,中國的代表是華為,美國則是高通,但兩者的產品不同。談到任正非近期高調頻在媒體曝光,楊瑞臨說由於5G發展緩慢,華為人這麼多,能否等待是實話,他也認為「頻放話不知道是不是希望美國警覺性鬆一點?」

談到電信業者採購5G設備,楊瑞臨也說將不會集中一家公司。舉例來說,中國移動就分中國北中南區,分別向華為、易利信、諾基亞採購,而遠傳也傳出向易利信跟諾基亞採購,不僅好議價也可以做平衡。

越苦華為越要拼成長

談到5G細火慢燉,「5G在台灣的發展,我認為還有很長的時間要走,今年不可會落地,明年難度也滿大的」,華為技術台灣總代理訊葳技術總經理雍海表示。

而對任正非發信給員工說要有「過苦日子」的準備,雍海談到此事,開玩笑地表示,任正非的領導風格就是越是艱苦的環境,越要強調成長,當發展好的時候,才會強調苦這件事。

「2019年對於整個市場而言,肯定是一場危機,整個市場都在下滑,而且還是在加速下滑,大家都準備要過冬,系統商還得為5G做準備」,即便如此,雍海表示,華為在2018年手機整體出貨量為2億台,預計2019年將達2.5至2.6億台,雖然成長趨緩,但對於華為自身來講,整體還是成長的。

5G尚未爆發,貿易戰衝擊製造業成長率

美中貿易戰未歇,需求影響加上原料價格下滑,台灣製造業產值成長率遭下修,工研院IEKCQM 22日公布整體製造業產值成長率,從原預估2019年成長率3.21%下修至1.58%,增幅腰斬。

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工研院產科國際所副組長陳志強表示資訊產業相對仍比去年成長
圖/ 王郁倫攝影

「下修主要來自化學工業因原油跌價衝擊,其次是金屬機電業,資訊業跟民生工業反而影響較小。」工研院副組長陳志強說,雖然製造業4大領域都比去年差,但資訊產業2019年預估仍有2.2%成長率,其中僅面板、被動元件、PCB產業仍下滑,電腦手機業務都仍成長。

2018年12月經濟部公布出口產值,結束連續24個月正成長紀錄,轉開始衰退,展望2019年,工研院產科國際所長蘇孟宗指出,企業營利事業所得稅從17%增至20%,隨台商製造回流,建議政府評估給5年投資租稅減免,並協助解決台灣5缺困境,並加速與國際連結,與東南亞各國簽訂投保協定。

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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